CentOS HDFS数据压缩技术有哪些

在CentOS上配置和使用HDFS数据压缩技术，可以帮助减少存储空间和提高数据传输效率。以下是一些常见的压缩算法及其特点：

常用压缩算法

• GZIP：

  • 优点：压缩率较高，压缩/解压速度较快，Hadoop本身支持，大部分Linux系统自带gzip命令，使用方便。
  • 缺点：不支持split。
  • 应用场景：适用于每个文件压缩后大小在130M以内的文件，如日志文件。

• Snappy：

  • 优点：高速压缩速度和合理的压缩率，支持Hadoop native库。
  • 缺点：不支持split，压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要在Linux系统下安装。
  • 应用场景：适用于MapReduce作业的Map输出数据较大时，作为中间数据的压缩格式。

• LZO：

  • 优点：压缩/解压速度较快，合理的压缩率，支持split，是Hadoop中最流行的压缩格式。
  • 缺点：压缩率比Gzip低，Hadoop本身不支持，需要在Linux系统下安装lzop命令。
  • 应用场景：适用于压缩后仍大于200M的大文件。

• Bzip2：

  • 优点：支持split，具有很高的压缩率，Hadoop本身支持，Linux系统自带bzip2命令。
  • 缺点：压缩/解压速度慢，不支持native。
  • 应用场景：适用于对速度要求不高，但需要较高压缩率的情况。

• LZ4：

  • 优点：以追求速度为主，适用于对速度要求高，同时希望有一定压缩率的场景。
  • 缺点：压缩率比Gzip低。
  • 应用场景：适用于实时传输。

• Zstandard（Zstd）：

  • 优点：压缩速度快，且提供了多种压缩级别，适应性广。
  • 缺点：信息较少。
  • 应用场景：适用于追求速度的场景。

在HDFS中配置压缩

要在HDFS中配置压缩，你需要在Hadoop的配置文件 hdfs-site.xml 中添加相应的配置参数。例如：

  io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec   io.compression.codec.snappy.class org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec   

在使用Hadoop的MapReduce或Spark等计算框架时，可以在作业配置中指定要使用的压缩算法。例如，在MapReduce作业中可以通过以下方式指定使用Snappy算法进行压缩：

conf.set("mapreduce.map.output.compress", "true"); conf.set("mapreduce.map.output.compress.codec", "org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec"); 

通过合理配置HDFS的数据压缩策略，可以有效地管理存储资源，提升数据处理的效率。